我知道，对于Numpy连接，除了连接轴之外，数组的维数必须相同。但是对于Pandas拼接，即使非拼接轴的尺寸不同，也是允许的，并且只会将这些空单元格填充为“NaN”。我想知道造成这种差异的原因是什么？
沿着列的2个不同数组的Numpy串联

s1 = np.arange(3).reshape(3,1) 
s2 = np.arange(2).reshape(2,1)  
result=np.concatenate([s1,s2],axis=1)  
print(result) 

Traceback (most recent call last):
File "example.py", line 8, in <module>
result=np.concatenate([s1,s2],axis=1)
File "<__array_function__ internals>", line 180, in concatenate
ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but        along dimension 0, the array at index 0 has size 3 and the array at index 1 has size 2

字符串
Pandas沿着列串联2个不同系列

pd1 = Series([1,2,3])  
pd2 = Series([4,5])  
print(pd1)  
print(pd2)  
result=pd.concat([pd1,pd2],axis=1)  
print(result)

   0    1
0  1  4.0
1  2  5.0
2  3  NaN

型